SparkSQL的优化：（Spark on Hive） （1）内存优化 ①合理设置资源配置 –num-executors executor的个数 –executor-memory 每个executor的内存 –driver-memory Driver端的内存 ②DS和DF的缓存持久化 DS和DF默认的缓存级别是MEMORY_AND_DISK ③DS和DF并不是使用java序列化和kryo序列化，而
转载
2023-08-08 11:01:04
165阅读
【Hive】Hive SQL的优化 文章目录【Hive】Hive SQL的优化1. Hive SQL方面的优化2. Hive配置参数方面优化3. Hadoop集群方面的优化 Hive SQL的执行，Hive的驱动器对SQL进行解析优化，从HDFS获取数据，然后转化为MapReduce，提交到Hadoop集群运行 所以Hive SQL的优化从下面三点来执行。1. Hive SQL方面的优化这方面是
转载
2023-07-06 21:57:07
81阅读
微信交流群里有人问浪尖hive on spark如何调优，当时浪尖时间忙没时间回答，这里就给出一篇文章详细聊聊。强调一下资源设置调优，这个强经验性质的，这里给出的数值比例仅供参考。hive on spark 性能远比hive on mr 要好，而且提供了一样的功能。用户的sql无需修改就可以直接运行于hive on spark。 udf函数也是全部支持。本文主要是想讲hive on
# Spark Hive语句优化
Apache Spark是一个快速、可扩展的大数据处理框架，而Hive是Spark的一种数据仓库工具，用于进行数据分析和查询。在使用Spark Hive进行数据处理时，性能优化是非常重要的，可以大大提高查询的速度和效率。本文将介绍一些优化技巧和示例代码，帮助您更好地利用Spark Hive进行数据分析。
## 1. 数据分区
数据分区是Spark Hive优
简介Hive中的表是纯逻辑表，就只是表的定义等，即表的元数据。Hive本身不存储数据，它完全依赖HDFS和MapReduce。这样就可以将结构化的数据文件映射为为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，并将SQL语句最终转换为MapReduce任务进行运行。 而HBase表是物理表，适合存放非结构化的数据。两者分别是什么？Apache Hive是数据仓库。通过Hive可以使用HQL语言查询存放在
转载
2023-08-29 16:34:21
94阅读
Spark2.4.8集成并读写hive表数据一、Hive简介二、Hive安装三、Hive的本地模式和远程模式配置1. 本地模式配置2. **远程模式**四、创建Hive表五、SparkSQL集成Hive 一、Hive简介Apache Hive™数据仓库软件通过SQL实现对分布式存储中的大型数据集的读写和管理。结构可以投射到存储中的数据上。Hive提供命令行工具和JDBC驱动程序连接用户。 本质上
转载
2023-09-08 13:01:34
102阅读
和 MapReduce 一样，Spark 也遵循移动计算比移动数据更划算这一大数据计算基本原则。但是和 MapReduce 僵化的 Map 与 Reduce 分阶段计算相比，Spark 的计算框架更加富有弹性和灵活性，进而有更好的运行性能。Spark 的计算阶段我们可以对比来看。首先和 MapReduce 一个应用一次只运行一个 map 和一个 reduce 不同，Spark 可以根据应用的复杂程
# 实现“spark inert into hive 效率优化”
## 1. 流程概述
在将数据从Spark写入Hive时，通常会遇到性能不佳的情况。为了优化这个过程，我们可以采取一些措施，例如调整并行度、使用分区和桶等。下面是实现“spark inert into hive 效率优化”的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建SparkSession
因公司集群只有7台work节点，配置是16C 64G,因资源有限，需要执行1500多个调度任务，数据量大的是解析任务，故需要针对hive on spark任务进行资源限制优化每个任务的sql优化如下：以下优化需要根据调优数据量来评估。set spark.dynamicAllocation.enabled=false;--关闭executor动态分配功能，防止单个任务分配的资源太多set
原创
2021-11-04 09:47:57
462阅读
CDH Hive on Spark 是一种优化配置，可以提高 Hive 查询的性能。对于刚入行的开发者来说，可能不太清楚如何实现这个配置。在本文中，我将向你介绍整个配置过程，并提供每个步骤所需的代码和注释。
## 整个配置过程
下面是CDH Hive on Spark 优化配置的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 安装CDH以及相关组件 |
|
1，jvm调优这个是扯不断，理还乱。建议能加内存就加内存，没事调啥JVM，你都不了解JVM和你的任务数据。spark调优系列之内存和GC调优2，内存调优缓存表spark2.+采用：
spark.catalog.cacheTable("tableName")缓存表，spark.catalog.uncacheTable("tableName")解除缓存。
spark 1.+采用：
采用 sqlCont
Hive本身将SQL转化为M/R执行任务1、列裁剪hive.optimize.cp=true（默认值为真） Hive 在读数据的时候，可以只读取查询中所需要用到的列，而忽略其它列。2、分区裁剪hive.optimize.pruner=true（默认值为真） 可以在查询的过程中减少不必要的分区。 将分区条件条件放入子查询中更为高效，可以减少读入的分区 数目。 Hive 自动执行这种裁剪优化。3、JO
转载
2023-08-18 18:24:56
7阅读
1 Executor 参数 以单台服务器 128G 内存，32 线程为例。 1.1 spark.executor.cores 该参数表示每个 Executor 可利用的 CPU 核心数。其值不宜设定过大，因为 Hive 的底层以 HDFS 存储，而 HDFS 有时对高并发写入处理不太好，容易造成 r ...
转载
2021-08-15 17:35:00
1319阅读
2评论
# Spark DataFrame写入Hive性能优化指南
## 引言
在Spark中，DataFrame提供了一种以结构化数据的方式来处理数据的方式，而Hive则是一种用于处理大规模数据的数据仓库。将DataFrame写入Hive时，性能优化非常重要。本文将介绍如何通过优化DataFrame写入Hive的流程和使用相应的代码来提高性能。
## 整体流程
下面是实现“Spark DataFra
## Spark 读取 Hive 小文件优化教程
### 概述
在实际的生产环境中，我们经常会遇到 Hive 存储小文件的情况，这会导致 Spark 读取数据时性能较差。本文将介绍如何通过合并小文件来优化 Spark 读取 Hive 数据的性能。
### 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 将 Hive 表中小文件合并成大文件 |
| 2 | 通过 Sp
转载
2021-09-13 10:31:35
274阅读
背 景Hive 的优化分为join相关的优化和join无关的优化，从项目实际来说, join 相关的优化占了 Hive 优化的大部分内容，而 join 相关的优化又分为 mapjoin 可以解决的 join 优化和mapj oin 无法解决的 join 优化 。 本章将会逐一详细介绍其优化方法和原理 。 另外一点，其实之所以需要优化，基本的本质原因是因为数据倾斜导致的，HiveQL的各种优化方
转载
2023-07-14 12:32:07
12阅读
此前，我已经搭建了 hive on spark, 不 准确说 是 spark on hive, 我可以在spark 中愉快得玩耍 hive,这也符合我当时得需求：hive on spark集群环境搭建然而，通过hive客户端连接，hive 使用spark 引擎时，却报了 我无法解决得错误：hive on spark异常Failed to create Spark client for Spark
一．Hive on Spark的定义 Hive on Spark是由Cloudera发起，由Intel、MapR等公司共同参与的开源项目，其目的是把Spark作为Hive的一个计算引擎，将Hive的查询作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算。通过该项目，可以提高Hive查询的性能，同时为已经部署了Hive或者Spark的用户提供了更加灵活的选择，从而进一步提高Hive和Spark的普及
转载
2023-08-04 23:24:57
256阅读
目录一、Spark on Hive 和 Hive on Spark的区别1）Spark on Hive2）Hive on Spark（本章实现）二、Hive on Spark实现1）先下载hive源码包查看spark版本2）下载spark3）解压编译4）解压5）把spark jar包上传到HDFS6）打包spark jar包并上传到HDFS7）配置1、配置spark-defaults.conf2、
转载
2023-07-12 09:39:06
146阅读
